研究人员在本研究中，通过对非人类灵长类动物的皮质内信号解码手指连续运动，将RNN与其他神经网络结构进行了实时比较。下面是实验过程。
本文简要介绍2021年5月被Pattern Recognition录用论文“Stroke constrained attention network for online handwritten mathematical expression recognition”的主要工作。该论文是2019年发表在ICDAR上的文章[1]的升级版，本文以笔画为建模单位，提出了 Stroke Constrained Attention Network (SCAN)，该模型可以被用于单模态（在线/离线）和多模态公式识别上，在CROHME数据集上的实验证明，该模型取得了SOTA的效果。
到目前为止，脑机接口主要集中于控制单个载体，例如单个计算机光标或机械臂。恢复多肌运动可以为瘫痪患者解锁更大的功能（例如，双手运动）。然而，解码多个病媒的同时运动可能具有挑战性，因为我们最近发现一个组合神经解码连接了所有肢体的运动，并且在双病媒运动中发生非线性变化。在这里，我们演示了通过神经网络（NN）解码器对两个游标进行高质量的双手控制的可行性。通过模拟，我们发现神经网络利用神经“侧向性”维度来区分左右的运动，因为神经对双手的调整变得越来越相关。在训练循环神经网络（RNNs）时，我们开发了一种方法，通过在时间上扩张/压缩并重新排序来改变训练数据的时间结构，我们证明这有助于RNN成功地推广到在线设置。通过这种方法，我们证明了一个瘫痪患者可以同时控制两个计算机光标。我们的研究结果表明，神经网络解码器可能有利于多载体解码，只要它们被设计为转移到在线设置。
这篇论文提出了一种经过优化的加权式有限状态变换器（WFST/ weighted finite-state transducer）解码器，能够使用图像处理单元（GPU）实现对音频数据的在线流处理和离线批处理。这种解码器能高效利用内存、输入/输出带宽，并为最大化并行使用了一种全新的维特比（Viterbi）实现。内存节省让该解码器能比之前处理更大的图，同时还能支持更多数量的连续流。对 lattice 段进行 GPU 预处理能让中间 lattice 结果在流推理期间返回给请求者。
脑机接口目前有一些明显的缺陷，这使得无法在日常场景中得到广泛运用，例如在进行监督学习时，被试常被要求进行特定的动作。但这会出现几个问题：
原文：https://mux.com/blog/streaming-video-on-the-internet-without-mpeg/
原标题：Comprehensive Guide to LCEVC (MPEG-5 Part 2) - Low Complexity Enhancement Video Coding
在数字图像处理领域，图像上色 一直是一个重要的课题。传统的图像上色方法通常需要人工干预，耗时且效果有限。
本文是来自于Bitmovin Vienna Video Tech Meetup的演讲，讲者是来自于Bitmovin的编码团队领导Christian Feldmann和产品经理Christoph Prager。主要内容是即将发布的三个MPEG标准以及流媒体启动时间优化。
时光飞逝，转眼间已经来到了2018年。在过去的几年中，整个音视频行业随着互联网的大潮迅速发展，已经使得全球的用户得以通过视频的这种高密度信息载体与整个世界有机连接在了一起。
PotPlayer，免费全能影音播放器，堪称Windows平台最强本地视频播放器。PotPlayer播放器，拥有强劲播放引擎加速，支持DXVA, CUDA, QuickSync，多媒体播放器支持蓝光3D，内置强大的解码器及滤镜/分离器，支持自定义添加解码器，对字幕的支持非常优秀，能够兼容特效字幕及在线搜索字幕实时翻译。
今天给大家介绍清华大学YudongChen等人发表在AAAI上的一篇文章 “MetaDelta:AMeta-LearningSystemforFew-shotImageClassifification” 。现有的元学习算法很少考虑未知数据集的时间和资源效率或泛化能力，这限制了它们在实际场景中的适用性。在这篇文章中，作者提出了一种新的实用的元学习系统MetaDelta，用于小镜头图像分类。MetaDelta由两个核心组件组成：(1)由中央控制器监督的多个meta-learners以确保效率，(2)一个元集成模块负责集成推理和更好的泛化。MetaDelta的每个meta-learner都由一个经过批量训练的预训练编码器和用于预测的无参数解码器组成。
本文为《大模型时代的 AI 基础设施——百度 AI 大底座》系列云智公开课“AI 算力构建”模块中第二讲《GPU 容器虚拟化新能力发布和全场景实践》的内容精华，以百度智能云资深工程师王利明的演讲视角进行了整理:
脑机接口（BCI），尤其是能够解码运动意图的脑机接口，由于其作为神经修复系统的潜力，能够改善患有各种运动功能损害病症（如脊髓损伤、肌萎缩侧索硬化症和中风）的患者的生活质量，已经成为积极研究的热门主题。一种成熟的方法是基于感觉运动节律（SMR）的运动想象BCI，它允许用户通过检测和解码与真实和想象的运动相关的SMR模式来控制物理或虚拟世界中仿真的运动。通常在BCI系统中，解码算法的测试、任务及其参数对于优化性能至关重要，然而，当研究广泛的参数集，进行人体实验既昂贵又耗时，而尝试利用以前收集到的数据线下分析却又缺乏系统和用户之间自适应反馈循环，极大限制了其适用性。因此，已有许多研究已经试图通过实时神经活动模拟器解决这一问题。
ffplay 命令的 -codec:media_specifier 参数 用于 设置 多媒体解码器 , 通过该参数 可以 为 不同的媒体类型 ( 音频 / 视频 / 字幕 ) 指定解码器 ;
本次解读nature论文High-performance brain-to-text communication via handwriting。由斯坦福大学医学院、布朗大学和哈佛医学院的专家合作完成。
TrackFormer通过注意进行联合目标检测和跟踪。自回归跟踪查询嵌入将过去和未来的帧与基于变压器的注意连接起来，这将导致身份、遮挡和新对象的检测。
卡内基梅隆大学贺斌教授团队一直寻求侵入性脑机接口（BCI）的可行替代方案。2019 年，该研究小组利用非侵入式 BCI 首次成功演示了意念控制机械臂持续跟踪计算机光标的能力。
今天我要谈谈 Deep Fake ?，我将解释First Order Motion算法是如何工作的。看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。 AI 生成的假视频正变得越来越普遍（并且越来越像
来源：DeepHub IMBA 本文约1000字，建议阅读5分钟 看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。 今天我要谈谈 Deep Fake，我将解释First Order Motion算法是如何工作的。看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。 AI 生成的假视频正变得越来越普遍（并且越来越像真的）并且最近一段时间出现了许多应用程序，这就是我们应该担心的原因。但是我们这里只讨论这种技术。 Deep Fake 包括以下步骤来制作换脸视频： 首先，两人的数千张面部照片将通过一种称为编码器的人
MKV格式，全称Matroska视频文件格式，是一种多媒体容器格式。它可以包含多种编码类型的音频、视频和字幕流，并且可以存储元数据，如标题、章节和封面图片等。与其他视频格式相比，MKV格式具有更高的灵活性和可定制性。
https://blog.mozilla.org/blog/2018/07/11/royalty-free-web-video-codecs/
https://cdn2.hubspot.net/hubfs/3411032/Premium%20Content%20PDF%20Files%20-%20whitepaper,%20case%20study,%20report,%20/Bitmovin-Video-Developer-Report-2018.pdf
随着短视频的流行，用户在碎片化场景下消费的视频内容越来越多。短视频本身时长较短，首帧体验尤为重要。随着预加载、预下载、IP直通车等传统优化手段使用，首帧体验有了明显提升。但经过进一步的数据分析，在手Q中长尾中低端机上，首帧表现依然不够理想。首帧优化已经进入深水区，受Google ExoPlayer切换清晰度方案（不用重启解码器）的启发，我们探索出一种适合短视频场景的，基于Android平台的跨播放器解码器复用方案，对中低端机首帧性能提升明显。本文是对整体方案的介绍，希望能帮助大家在首帧优化方向上提供新的思
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.14289.pdf
日前，学术期刊《自然》在线发表了一篇文章，其中涉及一种解码器，能够将大脑神经信号转化为语音，帮助无法说话的患者实现发声交流。
这是这个专栏的第一篇文章，从今年1月份开始接触AV1，看了半年的代码了，在这个专栏来好好整理下摸索到的知识。
在微服务架构中，Feign客户端作为Spring Cloud生态系统的一部分，为服务间通信提供了一种声明式的HTTP客户端。然而，在实际开发过程中，我们可能会遇到feign.codec.DecodeException: Type definition error这样的异常。本文将深入探讨这一问题的成因、影响以及解决方案，并提供实际的代码示例。希望通过本文，读者能够更好地理解和解决在Feign客户端使用过程中遇到的问题，同时也欢迎大家在评论区分享自己的经验和见解。
01 背景介绍 ICME会议 2021年7月，计算机多媒体领域知名会议，IEEE国际多媒体与博览国际会议（ICME）在线上召开，ICME是IEEE的旗舰年会之一，也是计算机多媒体领域最重要的国际会议之一。本届会议，腾讯多媒体实验室标准团队，先后有四篇论文入选，分别为 《基于AV1的下一代视频编码算法研究》"Study On Coding Tools Beyond AV1", 《实时H.266/VVC软件解码器》"A real-time H.266/VVC Software Decoder", 《AVS
选自 arXiv 作者：Ting Chen 等 机器之心编译 编辑：赵阳 本文的创新点一方面在于能够在大型全景掩码上训练扩散模型，一方面在于可以同时适配图片和流媒体场景。 全景分割是一项基本的视觉任务，该任务旨在为图像的每个像素指定语义标签和实例标签。语义标签描述每个像素的类别（例如天空、竖直物体等），实例标签为图像中的每个实例提供唯一的 ID（以区分同一类别的不同实例）。该任务结合了语义分割和实例分割，提供了关于场景的丰富语义信息。 虽然语义标签的类别是先验固定的，但分配给图像中对象的实例 ID 是可以
文 / AndreyNorkin, Joel Sole, Kyle Swanson, Mariana Afonso, Anush Moorthy, Anne Aaron
新冠肺炎疫情的突发，让全球远程办公、在线教育、在线协作、远程面试等领域需求急剧增加，这也让支撑远程通信的实时音视频技术成为焦点。由 腾讯实时音视频（Tencent Real-Time Communication，TRTC） 为基础支撑的腾讯内外众多产品业务如腾讯会议、企业微信群直播、腾讯课堂、VIPKID等均出现爆发式增长。 随着各地有序复工复产，TRTC 也为包括金融行业远程面审、保险远程业务、法院视频庭审、人社局远程面试、长三角教师云招聘、上海市重大产业项目云签约等重要项目发挥了重要作用。数据显示，
蔡砚刚：大家好，我是蔡砚刚，来自深圳市优微视觉科技有限公司，也是一名在音视频领域摸爬滚打多年的老兵。目前主要负责优微视觉的前进方向以及主持公司的日常业务活动。在这里我更期望先介绍一下我们的团队，我们团队核心成员均出自北京大学数字视频编解码技术国家工程实验室：有在北大学习工作十六载并持续优化编解码器的王振宇，有在腾讯工作过的韩冰杰，有在人民银行工作过的李旭峰，我本人曾在阿里、快手等公司工作过。“十年磨一剑，霜刃未曾试。今日把示君，谁有不平事。”经过大家十年间的持续积累与摸索，我们拥有了自己的u264、u265、uavs、uavs+、uavs2、uavs3等编解码器，并且我们的内核也普遍应用到广电与互联网领域。
原文链接 / https://www.edn.com/an-update-on-music-codecs/
连政，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室16级硕博生。目前研究兴趣为多模态情感识别、语音合成和语音转换。
他表示，仅给出5个演示，MoDem就能在100K交互步骤中解决具有稀疏奖励和高维动作空间的具有挑战性的视觉运动控制任务，大大优于现有的最先进方法。
Video \Audio Container是什么？ 视频、音频和容器是多媒体文件的三个主要组成部分：
我们的生活中通常需要编码，那为什么我们需要自适应码率或 ABR？因为我们的观众是庞大的来自全球的，有各种设备，为了给所有这些设备和网络连接提供最佳的体验，我们需要能够提供不同的副本，不同的分辨率和比特率的编码，然后让设备将选择最合适的。
在上个系列专栏前端音视频的那些名词中，我们对比特率、帧率、分辨率、容器格式以及编码格式有所了解，如果还没看过的同学请点击上方链接自行跳转。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AIScholar Weekly栏目又和大家见面啦！
11月6日-7日，首届Techo开发者大会在北京召开。本届Techo大会邀请了海内外150位行业专家围绕前沿技术发展进行解读。腾讯杰出科学家、多媒体实验室总经理刘杉发表了主题为“视频编解码技术的演进和应用”的演讲，从在线视频驱动互联网流量爆发的技术支撑与技术现状，当前主流视频编解码格式和标准的制定，视频编解码技术的演进和应用，以及5G时代下多媒体业务的发展方向等方面，分享了腾讯多媒体实验室的最新成果与思考。
智能机器人系统和脑机接口（BMI）的进步帮助感觉运动缺陷患者恢复功能和独立性；然而，考虑到通过用户输入协调控制多个肢体的多个自由度（DOF）的技术复杂性，需要双手协调和精细操作的任务仍然没有解决。为了解决这一挑战，本研究实施了一种协作共享控制策略，以操纵和协调两个模块化假肢（MPL）执行双手自食任务。
【新智元导读】Kyunghyun Cho是纽约大学计算机科学与数据科学助理教授。他是蒙特利尔大学博士后，导师是 Yoshua Bengio。他于2014年初在阿尔托大学获得博士和硕士学位。本次演讲题是
新冠肺炎疫情的突发，让全球远程办公、在线教育、在线协作、远程面试等领域需求急剧增加，这也让支撑远程通信的实时音视频技术成为焦点。由腾讯实时音视频（Tencent Real-Time Communication，TRTC）为基础支撑的腾讯内外众多产品业务如腾讯会议、企业微信群直播、腾讯课堂、VIPKID等均出现爆发式增长。 随着各地有序复工复产，TRTC 也为包括金融行业远程面审、保险远程业务、法院视频庭审、人社局远程面试、长三角教师云招聘、上海市重大产业项目云签约等重要项目发挥了重要作用。数据显示，目前TRTC 平台的客户端上行时长超过 30 亿分钟/天，每天并发在线达到千万级。 本文主要针对 TRTC 技术解读系列中低延时实现技术的解析。
11月6日-7日，首届Techo开发者大会在北京召开。本届Techo大会邀请了海内外150位行业专家围绕前沿技术发展进行解读。腾讯杰出科学家、多媒体实验室总经理刘杉发表了主题为“视频编解码技术的演进和应用”的演讲，从在线视频驱动互联网流量爆发的技术支撑与技术现状，当前主流视频编解码格式和标准的制定，视频编解码技术的演进和应用，以及5G时代下多媒体业务的发展方向等方面，分享了腾讯多媒体实验室的最新成果与思考。 腾讯杰出科学家、腾讯多媒体实验室总经理刘杉 刘杉在演讲中介绍了当前互联网流量的来源分布，并预计
1. 了解一下ubuntu 12.10 ubuntu 12.10 使用 unity 桌面基于gtk3 开发的桌面，新版本原装加入连个lens但是对于国内用户来说基本上没有什么用处，另外还有Ubuntu one music商店和亚马逊商店的web应用。 2. 更新你的系统 Ubuntu 12.10 刚安装后，并不意味着你的系统有现在的前几分钟出现的bug的补丁。更新列表在桌面右上角的按钮点出的菜单里。当然你也可以从Dash中打开更新管理器。 Ubuntu Updates 3.安装多媒体解码器 如果你想在ubu
机器之心报道 作者：杜伟 与传统编解码相比，AI 赋能编解码能带来哪些方面的增益？高通又在这方面做了哪些技术创新和应用？近日，机器之心在与高通工程技术副总裁、人工智能研究方向负责人侯纪磊博士的访谈中，得到了这些问题的答案。 随着通信和互联网技术的进步，特别是智能手机的普及以及 4G、5G 移动通信技术的成熟与发展，语音视频聊天、视频游戏等多样化的休闲娱乐方式层出不穷，普通用户对语音与视频的消费需求也在不断增长。 2020 年《思科可视化网络指数：预测和趋势（2017-2022 年）》报告和 WhatsAp
2016 年，DeepMind 推出了第一个能够在围棋中击败人类的智能体——AlphaGo。在之后的几年里，其继任者 AlphaZero 和 MuZero 继续向通用算法进发，用更少的预定义知识掌握了更多的游戏。例如，MuZero 在没有被告知规则的情况下就掌握了象棋、围棋、日本将棋和雅达利游戏。
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